El modelado de la demanda y el diseño de la cadena de suministro son una potente combinación de capacidades que acelerarán la capacidad de gestionar los desafíos relacionados con el riesgo y la resiliencia.
Éxito de la cadena de suministro
Estar impulsado por la demanda y centrarse en la precisión del pronóstico de la demanda es un principio clave del éxito de la cadena de suministro.
Sin embargo, un error que cometen las empresas es estar hipercentrados en un pronóstico de un solo número que a menudo está determinado por una combinación de pronósticos estadísticos y aportes colaborativos.
Este proceso también se conoce como planificación de la demanda. Creemos que para que las empresas sean resilientes, deben aumentar sus enfoques de planificación de la demanda existentes con un enfoque de modelado de la demanda que simule múltiples futuros.
¿Qué es la planificación de la demanda?
La planificación de la demanda es un proceso utilizado en la gestión de la cadena de suministro para pronosticar la demanda.
Cuando se hace correctamente, ayuda a garantizar que los productos se entreguen a tiempo al anticipar los deseos y necesidades del cliente.
Al hacerlo, la planificación de la demanda da como resultado una mayor satisfacción del cliente, una mejor previsión de ingresos y una gestión de inventario que alinea los niveles de existencias con los picos y valles de la demanda.
La planificación de la demanda requiere que el personal examine los factores internos y externos que podrían tener un impacto en la demanda en cualquier dirección.
Tales factores pueden incluir un mayor interés del cliente en un producto o servicio, desastres naturales, cambios en los patrones climáticos, cuestiones políticas o regulatorias y crisis globales.
Para que la planificación sea efectiva, las organizaciones deben lograr un equilibrio entre tener suficiente inventario disponible para satisfacer la demanda esperada, frente al riesgo de desabastecimiento o cancelaciones de inventario debido al exceso.
Limitaciones de la planificación de la demanda
El pronóstico tradicional de la demanda de series temporales generalmente significa adoptar un enfoque de adentro hacia afuera, a menudo confiando en los datos históricos e internos de una organización para predecir la demanda.
Sin embargo, el área en la que las empresas hacen una suposición errónea es la demanda a medio-largo plazo.
El supuesto es que los planes de demanda a largo plazo pueden generarse simplemente extendiendo el período de tiempo a tres o cuatro años, cualquiera que sea el horizonte requerido.
El pasado no refleja el futuro, especialmente en una era en la que tantas interrupciones y cambios a gran escala están ocurriendo en todo el mundo.
El peligro es que la planificación de la demanda no tiene en cuenta los factores externos que afectan continuamente al mercado. El cambio se está acelerando más rápido que dentro de las cuatro paredes de las empresas de hoy.
Los datos están creciendo exponencialmente, la tecnología continúa interrumpiendo, los clientes exigen una experiencia de compra omnicanal y las empresas están lidiando constantemente con las condiciones macroeconómicas y las complejidades de la industria.
Si bien el rendimiento histórico puede ofrecer información útil sobre lo que depara el futuro, el cambio está ocurriendo demasiado rápido como para depender de las métricas internas del espejo retrovisor.
Papel del modelado de la demanda
Las empresas necesitan modelos de demanda para aumentar sus procesos de planificación de la demanda existentes, especialmente para los horizontes operativos y estratégicos.
Como su nombre indica, el primer requisito clave es construir un modelo de demanda realista desde cero.
La demanda debe dividirse en una serie de factores causales internos y externos, y el impacto de cada uno de estos factores en la demanda debe modelarse.
Los métodos de aprendizaje automático se utilizan para aprovechar factores externos como el clima, los índices de precios al consumidor, los inicios de viviendas, las tendencias demográficas y el Producto Interno Bruto para modelar la demanda.
Los datos de incertidumbre se utilizan para llegar a un pronóstico probabilístico que se puede utilizar para alimentar el gemelo digital de diseño de la cadena de suministro y ejecutar una serie de escenarios para identificar puntos de desafíos de resiliencia y opcionalidad.
El pronóstico probabilístico de la demanda representa los múltiples futuros que una organización podría enfrentar si la oferta no estuviera restringida.
Sin embargo, dado que la mayoría de las empresas enfrentan limitaciones de suministro (especialmente en la nueva normalidad), el diseño de la cadena de suministro desempeña el papel de alinear la demanda a largo plazo con la oferta.
Cuando se identifican brechas, la opcionalidad de las fuentes de suministro se identifica a través del diseño de la cadena de suministro junto con las implicaciones de costo / servicio / ingresos.
Este proceso debe repetirse de forma continua para mantener la alineación de la demanda y la oferta a largo plazo, teniendo en cuenta al mismo tiempo los riesgos potenciales como parte del modelado de la demanda.
El modelado de la demanda y el diseño de la cadena de suministro son una potente combinación de capacidades que acelerarán la capacidad de gestionar los desafíos relacionados con el riesgo y la resiliencia.
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